Анализируя речевые паттерны, исследователи из Бостонского университета разработали систему искусственного интеллекта, которая может с точностью 80% предсказать, разовьется ли у человека с легким когнитивным расстройством болезнь Альцгеймера в течение шести лет.
Сайт исследованиеВ исследовании, опубликованном в журнале Alzheimer's & Dementia, используется искусственный интеллект для извлечения ценной диагностической информации из когнитивных оценок, что ускоряет диагностику болезни Альцгеймера и, в свою очередь, ее лечение.
ИИ-модель команды достигла точности 78,5% и чувствительности 81,1% в прогнозировании прогрессирования от легкого когнитивного расстройства (MCI) до болезни Альцгеймера в течение шестилетнего периода. Это превосходит результаты других традиционных и неинвазивных тестов.
Однако, что очень важно, система опирается исключительно на легкодоступные данные: речь, расшифрованную в ходе когнитивной оценки, и базовую демографическую информацию, такую как возраст, пол и уровень образования.
Когнитивные тесты, такие как Бостонский тест на называние, предполагают разговор врача с пациентом. Аудиозапись этих тестов часто записывается для дальнейшего анализа.
"Мы хотели предсказать, что произойдет в ближайшие шесть лет, и обнаружили, что можем делать такие предсказания с достаточно высокой степенью уверенности и точности". сказал Иоаннис (Яннис) Пасхалидисдиректор Института вычислительной и компьютерной науки и инженерии имени Рафика Б. Харири и один из ведущих исследователей.
"Если вы можете предсказать, что произойдет, у вас будет больше возможностей и времени, чтобы вмешаться с помощью лекарств и хотя бы попытаться сохранить стабильность состояния и предотвратить переход к более тяжелым формам деменции".
Подробнее об исследовании
Вот краткое описание того, как проходило исследование:
- Команда исследователей начала с того, что собрала аудиозаписи когнитивных оценок 166 участников с диагнозом "легкое когнитивное расстройство" (MCI). Затем они проследили за этими людьми в течение шести лет, чтобы определить, кто прогрессировал до болезни Альцгеймера, а кто оставался стабильным.
- Команда использовала передовую технологию распознавания речи для расшифровки аудиозаписей и подготовки данных к анализу.
- Затем исследователи применили сложные методы обработки естественного языка, чтобы извлечь широкий спектр лингвистических особенностей и паттернов, которые, по их мнению, потенциально могут служить индикаторами риска развития болезни Альцгеймера.
- Затем они использовали особенности речи и демографическую информацию для разработки нескольких моделей машинного обучения.
- Эти модели искусственного интеллекта были разработаны для предсказания вероятности того, что у конкретного человека прогрессирует легкое когнитивное расстройство до болезни Альцгеймера, на основе его уникальных речевых моделей и личных характеристик.
- Модели достигли точности 78,5% и чувствительности 81,1% в предсказании того, у кого из участников разовьется болезнь Альцгеймера в течение шестилетнего периода исследования.
- В ходе окончательного анализа команда исследователей определила когнитивные тесты, обладающие наибольшей предсказательной силой в отношении риска развития болезни Альцгеймера, такие как Бостонский тест на называние, тесты на сходство и Шкала интеллекта Векслера для взрослых.
"Цифровые технологии - это новая кровь", - говорит Рода Ау, профессор Медицинской школы Чобаняна и Аведисяна и соавтор исследования.
"Вы можете собрать ее, проанализировать на предмет того, что известно сегодня, сохранить и повторно проанализировать на предмет того, что нового появится завтра".
Одним из наиболее интересных аспектов исследования стало то, что некоторые части когнитивных оценок особенно точно предсказывали риск развития болезни Альцгеймера в будущем.
"Наш анализ показал, что субтесты, связанные с демографическими вопросами, Бостонский тест на называние, тесты на сходство и Шкала интеллекта Векслера для взрослых оказались самыми важными характеристиками, определяющими эффективность нашей модели", - отмечают исследователи.
Это может послужить основой для разработки более целенаправленных когнитивных оценок, что еще больше упростит процесс скрининга.
Несмотря на многообещающие результаты, исследователи признают необходимость дальнейшей проверки на более крупных и разнообразных популяциях.
Распознавание речи может открыть дверь к ранней диагностике
Анализ речи оказался ценным методом прогнозирования болезни Альцгеймера и других заболеваний.
В Исследование 2020 года По аналогии с исследованием Бостонского университета, ученые Шеффилдского университета продемонстрировали способность своего ИИ различать участников с болезнью Альцгеймера или легкими когнитивными нарушениями и участников с функциональными когнитивными расстройствами или здоровым контролем с точностью 86,7%.
Исследователи из Klick Labs также разработали модель искусственного интеллекта который может выявить диабет 2-го типа с помощью коротких голосовых записей длительностью всего 6-10 секунд. Прогрессирующий диабет может повлиять на голос из-за повреждения нервов, нарушения кровотока и сухости во рту, что приводит к заметным изменениям.
В ходе исследования было проанализировано 18 000 записей, чтобы выявить тонкие акустические различия между диабетиками и недиабетиками.
В сочетании с такими факторами, как возраст и индекс массы тела, модель достигла максимальной точности теста 89% для женщин и 86% для мужчин.
В совокупности эти исследования доказывают, что неинвазивные тесты и методы диагностики, поддерживаемые искусственным интеллектом, могут привести к более быстрому и эффективному лечению, даже если отсутствуют врачи-специалисты и оборудование.
